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Pesquisadores mapeiam um milímetro cúbico do cérebro humano e geram 1,4 petabytes de dados

O tamanho equivale a 14 mil filmes na resolução 4K. O feito foi realizado utilizando tecnologia de aprendizado de máquina do Google. O estudo conclui que para mapear o cérebro por inteiro resultaria em 1,6 zettabytes de dados e custaria cerca de 48 bilhões de dólares para armazená-los em discos rígidos de baixo consumo, o que torna o processo extremamente caro. As informações são do site Tom’s Hardware.

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Segundo a tabela de prefixos do Sistema Internacional (S.I.) de unidades, a grandeza Zeta é da ordem de 10^21, ou seja, um número com 21 dígitos. Achei que fazia sentido o custo na ordem de bilhões de dólares pois já estaria incluindo toda infraestrutura necessária para abrigar os dispositivos, o consumo de energia elétrica etc. Surpresa ao ler a matéria citada,

(...) levando essa logística adiante, armazenar 1,6 zetabytes nos discos rígidos de consumo mais baratos (assumindo USD 0,03 por GB) custaria incríveis USD 48 bilhões, e isso sem qualquer redundância. O preço de USD 48 bilhões não leva em consideração o custo do hardware do servidor para instalar as unidades, da rede, do resfriamento, da energia e do teto para instalar esse futuro data center. O telhado em questão também deverá ser maciço; Supondo racks de servidores completos com capacidade de 1,8 PB, o conjunto de racks necessários para armazenar a imagem completa de um cérebro humano cobriria mais de 140 acres (0,567 quilômetros quadrados) se fossem compactados o mais firmemente possível. Esta pegada por si só, sem qualquer infraestrutura, tornaria o Google o proprietário de um dos 10 maiores centros de dados do mundo, aproximando-se (se não atingindo) da escala do centro de dados de IA planejado de 100 mil milhões de dólares da Microsoft e da OpenAI.

Ou seja, a densidade de armazenamento atual para discos rígios ainda exige grandes dispositivos. Futuramente, quem sabe, os SSD sejam mais eficientes no tocante a diferentes aspectos comparados aos HDD.


Esta é última tabela atualizada no NIST onde se encontra os prefixos previstos no S.I.. Tem-se uma ideia do fator ZETA.

NameSymbolFactorName
quettaQ10^30nonillion
ronnaR10^27octillion
yottaY10^24septillion
zettaZ10^21sextillion
exaE10^18quintillion
petaP10^15quadrillion
teraT10^12trillion
gigaG10^9billion
megaM10^6million
kilok10^3thousand
hectoh10^2hundred
dekada10^1ten

A tabela completa-se com os demais prefixos

NameSymbolFactorName
decid10^-1tenth
centic10^-2hundreth
millim10^-3thousandth
microμ10^-6millionth
nanon10^-9billionth
picop10^-12trillionth
femtof10^-15quadrillionth
attoa10^-18quintillionth
zeptoz10^-21sextillionth
yoctoy10^-24septillionth
rontor10^-27octillionth
quectoq10^-30nonillionth
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Não cheguei a ler a materia original, mas acho, pelo que lembro das aulas de neurociencia, que isso se refere apenas as particularidades fisicas do cerebro. Não é de fato as informações armazenadas do cerebro, mas sim a complexa disposição dos neuronios.

Em uma outra pesquisa, foi descoberto que as ligações neuronais chegam a formar incriveis 21 dimenções!(no sentido de geometria mesmo, não de fisica espaco-tempo kkkkk). Dependendo de onde foi escaneado e de qual sistema/parte estamos falando, pode ser um material de extrema complexidade. Mapear tudo isso é realmente um processo custoso.

Mas é isso, estamos falando simplesmente da maquina perfeita, do computador perfeito, da maior obra de engenharia já feita(seja por Deus ou pelos engenheiros de Alien Convenant rsrs)

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Mas isso é normal.
O nosso cérebro faz de tudo para não gastar muita energia, ele deixa visível para nós informações que são considerados importantes e o que não são tão importante, ele armazena em um local de difícil acesso.

Mas se você fizer um pouquinho de esforço, você acaba lembrando.